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2021-08-11   阅读量: 94

还找不到数据异常原因?这份教程赶快拿走

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在企业经营过程中,经常需要对数据上升或下降的原因进行分析。通常的做法是验证性数据分析,即对原因进行假设,再通过数据分析进行求证。


如果数据维度较多,则验证难度会成倍上升,需要消耗大量人力和时间。


永洪BI新推出的数据洞察功能,能够帮助用户高效分析业务数据增长、减少的原因,为用户减少大量重复工作。


例如过滤数据、数据对比等图表分析的过程,只需要简单的一步点击,就可以知道影响较大的维度,直观看到每个维度中造成数据差异的主要因素。


#01


接下来,我们开始介绍数据洞察的应用。


以下列柱图为例,第二季相比第一季销售额减少,我们想要知道导致第二季销售额减少的原因是什么。


以前我们需要手动过滤去对比分析每个维度来提炼影响因素,现在我们直接在标记处右键就可以看到数据洞察的入口,点击即可开始分析数据、提炼信息

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点击后出现数据洞察报告,报告将会根据本数据集上所有维度字段,对当前数据和上一数据进行对比分析,列出影响较大的因素,默认以瀑布图的形式呈现,同时也支持切换为堆积柱状图查看具体数据分布。

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从市场级别的角度看,可以直观地看出第二季度中,一级市场的销售额是增长的,造成第二季度销售额总和下降的原因,是二级市场销售额的大幅减少。


当我们将鼠标悬浮在二级市场销售额差值上,可以看到二级市场的销售额在第二季度具体减少的值——1352。

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根据市场分布分析,从瀑布图我们可以看出除东部市场以外,西部市场、南部市场、中部市场的销售额均呈现下降。


切换为堆积柱状图我们可以看到,中部市场和西部市场是主要的消费市场,因此可以得知中部市场销售额的大幅减少,应该引起重视。

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接下来我们将分析产品种类的影响,我们可以了解到,第二季度相比第一季度咖啡的销售额有提高,而浓缩咖啡的销售额呈大幅下降。


因此可以得知,浓缩咖啡是主要影响第二季销售额的产品种类。

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#02


数据洞察只能分析对比日期吗?当然不是。


数据洞察不仅支持日期列维度,也支持普通维度列,可以基于任何维度列对标记进行数据解释


例如下图,我们可以利用数据洞察,分析西部市场的销售额为何高于南部市场。

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在产品种类维度中,我们可以看出茶、花茶的畅销,是西部市场销售额高于南部市场的主要原因。

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#03


数据洞察不仅能够帮助用户分析,还可以帮助用户制作报告。


数据洞察生成的图表在制作预览查看时,都支持导出为图片。在制作报告时,还支持放入报表中作为报告的一部分直接呈现。


图表工具栏提供“添加到报表”,点击即可添加,添加后可以对该图表进行编辑操作。

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以上就是关于数据洞察的应用介绍,是不是很简单呢?


结合该功能,可以高效地提炼分析出每个维度影响数据变化的主要因素,节约一定的分析时间,快去试试吧~


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